基于手机数据的社交网络构建

高考复习中如何构建知识网络

高考复习中如何构建知识网络 常德市七中崔明忠 在高考理科综合科目考试试题中，那种一个考题只考一个知识点的题非常少，通常是一题考多个知识点，这就需要我们在第二轮复习中帮助、引导学生在总结、归纳知识的基础上构建知识网络。 1．知识网络的概念 人们的知识可以划分为陈述性知识和程序性知识两大类。陈述性知识是具有说明的内容，如一个概念、一条定理等，也即通常教学中的知识点；使这些知识点发挥作用的方法和步骤式的知识称程序性知识。 知识网络就是人们在学习和实践中所获得的众多的知识在其头脑中通过多维度的联系所构成的一个开放性的知识系统。陈述性知识和程序性知识密切联系，共同组成了人们头脑中的知识网络。 2．知识网络的特点 2.1知识网络联系的多维性：有两方面的含义，一是在知识网络中，每一点向外发出的联系是多方向的。另一方面，每两个知识点之间，也不只一种联结方式。因此当我们需要听取某些概念或运用已学知识解决实际问题时，也有多种途径和方法。其中有些反复训练建立起来的联系很强，就会易于恢复或表现为自动化和程序化，时间长了，还会形成一个人相对固定的解题模式和风格。但这些自动化的联系既然可能成为学习的基础，也可能在某些情况下阻碍学习，因此应注意对它们的利用和改进。这就涉及到了知识网络的开放性问题。 2.2知识网络的开放性：也有两个方面的含义：一是知识的更新；二是

联系和变化。也就是更好的程序性知识也可取代旧有的联系方式，从而使知识网络不断地充实和优化。 2.3知识网络的所属性：知识网络是属于学习者个人的，每个人知识网络的规模、结构、形成和发展也是大不相同的。因此我们几乎不可能画出一个统一的知识网络模型。 现在我们也经常讲知识网络，许多老师都经常汇总一些图表让学生记住，许多教辅书上都开辟有专门的栏目，如知识体系汇总、知识网络图表等等。但这些图表只是对陈述性知识的汇总，还远远达不到我们这里所讲的知识网络的要求，也就是没有达到高考的要求。 这并不是说，这个工作没有必要。只能说它还没有达到要求，进一步就是要帮助学生形成自己的知识网络，就是要将程序性的知识也纳入到知识网络之中。 3．知识网络的构建方法 3.1辐射发散法：以某个概念为中心，为第一级，向四周围发散构成二级、三级等多个层次的一种方法。 示例1：以“酶”为中心。 消化酶

中国社交网络发展历程的四种阶段教案资料

中国社交网络发展历程的四种阶段 “六度空间”理论的再度提出，打开了互联网世界的另一扇大门，将早期社交性网络的概念引入互联网，创立了面向社会性网络的互联网服务SNS。目前，社交网络服务已经成为互联网最热门的话题之一，也成为投资圈最为炙手可热的追捧领域。回首SNS的发展，回首SNS 的发展，从国外的MySpace、Facebook、Twitter到中国的开心网、人人网等泛娱乐SNS 应用，再到目前中国大行其道的微博、米聊(微博)、微信，乃至垂直类SNS的应用形态，社交网络服务的概念深入互联网精髓。 一定意义上来看，社交网络其实是源于网络社交的需要，基于此种思路，清科研究中心认为，中国社交网络的发展历程主要呈现四种阶段，如下图所示： 中国社交网络的发展历程主要呈现四种阶段一些事 (一)早期社交网络雏形BBS时代 从社交网络的深层演变来看，社交网络应该是从WEB1.0时代的BBS层面逐渐演进。相比于E-mail形态，BBS把社交网络向前推进了一步，将点对点形式演变为点对面，降低

交流成本。此外，相比于即时通信和博客等轻社交工具，BBS淡化个体意识将信息多节点化，并实现了分散信息的聚合。此时，天涯、猫扑、西祠胡同等产品都是BBS时代的典型企业。从VC/PE关注度来看，2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态的社交网络产品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。 (二)娱乐化社交网络时代 经历了早期概念化的六度分隔理论时代，社交网络凭借娱乐化概念取得了长足的发展。国外社交产品推动了社交网络的深度发展。2002年，LinkedIn成立;2003年，运用丰富的多媒体个性化空间吸引注意力的Myspace成立;2004年，复制线下真实人际关系来到线上低成本管理的Facebook成立，这些优秀的社交网络产品或服务形态，一直遵循社交网络的“低成本替代”原则，降低人们社交的时间与成本，取得了长足发展。 纵观中国，国外社交网络如火如荼发展之际，中国社交网络产品相继出现，如2005年成立的人人网、2008年成立的开心网，乃至2009年推出的搜狐白社会等，拉开中国社交网络大幕。这段时间大体跨越了2006-2008年三余年，VC/PE在此间经历了大幅投入之后，2008年进入缓步投入阶段。 (三)微信息社交网络时代 新浪微博的推出，拉开了中国微信息社交网络时代的大幕。2009年8月，新浪推出微博产品，140字的及时表达，及根据用户价值取向及兴趣所向等多维度划分用户群体，用户通过推介及自行搜索等方式构建自己的朋友圈，这种产品迅速聚合了海量的用户群，当然也吸引了众多业者(如腾讯、网易、盛大)的追随。这种模式也再次将广义社交网络推向投资人视野。

在端对端网络中的分布式数据挖掘_翻译

端对端网络中的数据挖掘 端对端网络正在很多应用中获得流行，例如文件分享，电子商务，和社交网络。很多这种应用处理大量的，分布的数据源，这些数据源可从数据挖掘中获益。P2P网络实际上很适合分布式数据挖掘，分布式数据挖掘在有着分布的数据，计算节点和用户的环境中处理数据分析的问题。本文提供了一个DDM的综述和P2P环境的算法，特别针对于那些以有限的通信代价使用计算基元执行数据分析的位置算法。作者同时描述了精确的和近似的位置P2P数据挖掘算法，这些算法以一个分散的和有效通信的方式工作。 局域网，端对端网络，移动和特定网络（自组网），和其他普遍的分布计算环境经常包含分布的数据和计算资源。在这样的网络中的数据挖掘自然地需要适当的对这些分布的资源以一种有效的，分散的方式进行利用。需要在节点，异步计算节点和完全中心控制间大量通信的数据挖掘算法很难在这样的分布的环境中具有伸缩性。此外，在多方应用中的隐私关注和资源问题经常指示其数据集收集在不同的站点进行分析，而不是将所有数据收集到中心站点。大多数现成的数据挖掘产品设计成以整体的集中地应用工作，下载相关的数据到中心的地点，运行数据挖掘操作，但是这种中心的方式在很多新兴的分布数据挖掘应用中并不能很好地工作。 DDM提供了一个解决这种使用分布资源的数据挖掘问题的替代的方法。DDM对于分布的数据，计算，通信和人力资源花费了仔细的注意力去在一个近乎理想的状态下使用它们。分布的P2P系统对于一个新的应用种类例如文件共享，协作电影和歌曲评分，电子商务和传感器网络监督，作为一个选择的解决方案而出现。DDM作为先进的数据数据驱动应用，正在这些领域中获得不断增长的关注 本文介绍了一个在P2P网络中使用DDM技术的成果的综述。我们的目标是表述一个在这个带有进一步发掘的指针的领域中的高水平的介绍。我们使用一些确切地和近似的DDM算法阐明理念。 P2P数据挖掘：为什么烦恼？ 数据挖掘这个词一般意味着对大型数据库的分析从而发现有用的模式。在大多数商业的应用中，数据挖掘系统在大型集中的数据仓库上以一个垂直的应用运行。尽管这种模型对于很多应用有着很好的服务，包括客户关系管理和财务欺诈发掘，但是很多出现的领域例如 P2P系统，需要新的思考。高速的网络连接和便宜的数字存储和数据记录设备正在增强着P2P 网络的流行，例如E-Mule和Kazaa文件共享网络，这些网络都是基于没有中心服务器的点对点连接的。这种网络主持一个大量的广泛的变化的数据组，这些数据从不同的资源收集起来，并且分布在很大数量的对等点之间。如果集成的话，这个数据估计呈现一个对于值得挖掘的仓库，但是计算资源的限制，隐私问题等等使得很难去集成分布的数据到一个仓库中。 许多普及的Web服务使用Web挖掘应用去分析和追踪用户的点击流行为。现在，想象一下通过对连接到P2P网络的很多用户的浏览历史进行分析的Web站点访问者（而不是主机服务）做同样事情的客户站点Web挖掘。今天，站点访问者对于运行在服务器上的Web挖掘算法并没有直接的访问权限，但是一个客户端P2P的Web挖掘算法可以授权给访问者以点击流数据挖掘以便更高级的应用，例如P2P搜索，感兴趣的社区构成，和基于P2P的商业。图一展示了这样一种情况，在其中应用类别通过和其他端交换信息访问URLs符合的三个主题（电影，棒球和飓风）。明显的，在这样一个应用中，维持用户的隐私将是一个重要的问题，并且隐私保留的DDM领域可能提供一些解决方案。 尽管很多当前的P2P网络主要处理文件共享应用（例如，音乐和电影），在本文中，我们认

数据挖掘在社交网络中的隐私保护

数据挖掘在社交网络中的隐私保护 唐伟晨(学号:111220114) (南京大学计算机科学与技术系, 南京210093) Privacy-Preserving Data Mining in Online Communities Weichen Tang (Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China) Abstract: Online communities are the most dense area of individual privacy. With the rapid development of online communities, the number of privacy-disclosure problems has been increasing. This article shows the privacy-preserving data mining technology, including how to preserve privacy, the challenges we face and the benefits of privacy-preserving data mining in online communities. Key words: data mining; social networks; privacy protection 摘要: 在线社区是网络中个人隐私最为密集的区域。在线社区的飞速发展的同时，隐私泄露的问题也日益增多。本文介绍隐私保护数据挖掘技术，包括隐私保护的方法、面临的挑战以及实现在社交网络中隐私保护的数据挖掘的优势。 关键词: 数据挖掘；社交网络；隐私保护 中图法分类号: TP301文献标识码: A 1 引言 近年来在线社区发展迅速，规模越来越大。截至2013年底我国微博用户为2.81亿，人人网注册用户2.8亿，还有许多大型论坛、企业社区、地方社区等等。可见在线社区用户规模庞大，可想而知在线社区中的数据规模也是十分庞大的。庞大的数据，又有各种应用数据挖掘技术的工具对这些数据进行着分析，就会很自然地引发关于隐私方面的争论。由于对数据挖掘技术的不了解，很多人都在批判将数据挖掘应用于在线社区等隐私集中的区域。本文将介绍数据挖掘是如何在发挥自身长处的同时保护用户隐私的。 2 背景介绍 1. 在线社区简介 在线社区是建立在网络上的虚拟社区。用户通过注册来使用在线社区的扩展功能。在线社区既可以是互不相识的人们之前的交友平台，也可以是早已认识的两人的联络途径。在线社区的主要分类有两种，一种是所有人都可以在其中发布信息的，例如微博、BBS等，另一种则是拥有一定权限的人才可以在其中发布信息，例如博客，人人网个人主页等。 2. 数据挖掘的隐私和安全 随着数据挖掘的广泛应用，人们越来越多担心如此大规模的应用数据挖掘，可能会对自己的隐私造成侵

如何建立知识网络图

如何建立知识网络图 根据建立知识结构图的目的，建立知识结构的步骤也划分为两步。 第一步：认真学好每一个知识点的内容，打下坚实的基础 第二步：把握知识点之间的逻辑联系与体系结构 只有经过这两步，才能真正利用好知识网络图，将需要掌握的知识点完全掌控于手中！ 下面是建立知识网络图的两条原则： （1）由点及面 知识结构图是由每一个单个的知识点组成的，每个知识点都是中学阶段要求的必须掌握的基础。所以，要想在考试中取得好成绩，首先要打好基础，这就是我们所说的学好“点”。 但仅仅学好“点”是不够的，现在高考越来越向考查综合能力、发散能力方向发展，所以，在掌握好“点”的基础上，运用知识网络图，将知识点之间的联系缕清，做好“面”的学习，才是在高考中取得优异成绩的关键！ （2）质、量原则 我们在第四章微观学习方法一节中所讲述了“质、量原则”，这一原则非常适用于知识网络图的建立。正如你已经学到的，质、量原则要经过关键的两步走： 第一步，解题之后的思考——即通过附加额外的努力来获得一定量中更多潜在的“质”；第二步，思考后的练习——以一定必要的量变实现并巩固质变。 只有通过完成综合题之后思考，你才能逐步理清知识结构的逻辑联系。唯有，通过思考后的大量联系，你才能熟练掌握这些逻辑联系。 知识网络图 知识网络图在很多权威的参考书中都有详细的阐述，在这里我们画出了各个学科的一级知识结构图，作为示例，仅供大家参考。详细的知识分类还请查阅其他各学科的参考书。 注意，任何知识结构图都是别人的观点，你可以在知识结构建立的初期作为参考，但是最终你需要凭借记忆和理解自己描述出所有的知识结构。这就需要大量的练习与思考。 1. 语文知识框架

关于社交网络的理论研究

关于社交网络的理论研究 社交的逻辑 社交网络的理论研究是一个很久就开始的事情了，以下列出4个基础论断，作为后续产品论述的前提(其实很多在产品中体现的还很不好)。 关系对人的影响在于，六度分隔所描述的是弱连接，通过弱连接，我们可以传递消息，创造合作机会；但如果关注人们之间是如何互相产生影响的，就必须关注强连接，尼古拉斯?克里斯塔斯基将称为“三度影响力原则”(人类行为深受三度以内朋友的影响)，这种现象的出现原因，既包括行为习惯上的影响，也包括观念上的影响。 群体对人的影响，主要是极化，即群体愚蠢或群体智慧。理论上，有一个共同的目标，分工互补，就可形成紧密的群。《乌合之众》里讲到，群体对于个体有着极端放大和缩小的能力，可以没有责任的暴虐成为暴民，也可以用高尚情感使之舍生赴死(领袖们打动群众需要言之凿凿，信誓旦旦的重复和强大意志的感染)。情绪化、简单化和跟随成本大大降低，是群对个人行为带来的影响。新浪微博的运营，就是典型的时尚流行话题带动，名人引导，最后完成群体讨论和活跃的。 另一方面，群体是可以产生超越个体的群体智能的，《失控》里称之为“涌现”(整体才具有，孤立部分及其总合不具有的性质)。这个在人类社会尚无很好的范例，亚马逊的相关商

品精准推荐，可能算群体预测吧，但在自然界涌现有很多范例，比如水分子朝一个方向运动会形成漩涡，白蚁可以构筑相当于人类数千层楼高的蚁巢，且通风卫生情况良好。 北京大学计算机系李晓明教授为《大连接》一书所写的推荐语：“社会网络”不仅是‘网络’更是‘社会’，深合我心。互联网的社交产品，就是要遵循规则，帮助用户使用、经营、扩展其社交关系，将整个社交网络经营成良好运转的虚拟社会。 社交的产品 社交产品主要论述四个部分：关系社交产品、内容社交产品、服务社交产品和社交产品的运营。 关系社交产品 扎克伯格在Facebook上市前公开信中写道：“人际关系是社会的基本构成单元……人们分享得越多——即便只是与密友或家人分享——文化就越开放，对于他人的生活和观点的理解也就越深。我们认为，它能够创造更多、更强的人际关系，并帮助人们接触到更多不同观点。”这就是平台型的关系社交产品的主要思路。 实名动态(FEED)、好友关系(推荐)、个人主页(Profile)是关系社交产品的基本构成，持续不断的优化FEED的聚合和展现形态，进而激励更多的分享(含评论转发)，不断基于标签推荐用户添加好友，不断引导用户浏览好友的个人空间，以此完成关系链的活跃和建设，其中相册、日志、活动和投票，是关系社交产品的基础分享应用和UGC内容来源。

知识网络的构建逻辑

知识网络的构建逻辑-政治论文 知识网络的构建逻辑 邓华文（广东省茂名市高州市新垌中学） 构建知识网络是一种非常广泛应用的教学方法。通过知识网络的构建，建立较为系统的学科知识体系，可以让学生加深对基础知识的理解和巩固，加强学科内各知识的综合，有利于提高学生分析、归纳、综合的能力。这种方法不仅对初中生的学习有直接的影响，而且对以后高中、大学，甚至终身的学习都有非常大的用处。但是在初中阶段，学生不善于在学习中构建知识网络，在思想品德课的学习中运用得更少。而实际上，在初中阶段，特别在九年级让学生学会这种方法是可行的，也是很必要的。本文就九年级思想品德学科为例，从两方面探讨知识网络的构建逻辑。 1．根据知识的逻辑联系构建知识网络。课本的知识很多是有逻辑关系的，但是为了更好地介绍知识点，课本编排把这些知识点分成了一课时、一框题或一目题的内容来讲解，从而把内在的逻辑关系隐藏起来了，而学生在刚接触时很难把这些知识联系起来。例如，在讲解第三课“认清基本国情”时，学生初学政治常识，没有相关的知识储备，再加上课本的知识点较细，陌生的概念又多，一节课下来，学生往往不明就里。这一课的内容在整本书中却起着统领的作用，所以学好这一课非常重要。此时，就特别需要教师引导学生对知识点进行梳理，构建知识网络。 我让学生根据我国的成就和差距两方面着手，然后引导学生探究为什么可以取得这样的成就，与发达国家的差距表现在哪些方面，如何改进，最后和学生一起总结如下：

在学习了后面的知识后，再让学生从基本国情和具体国情两个角度出发，总结所学知识的逻辑关系，这样学生找到了书本知识的脉络，弄清了各知识点的前因后果，达到了融会贯通。学生在此基础上再将相关的知识补充进这个知识网络里，使知识条理化，系统化，从而形成了一定的知识体系，学习效果良好。 2．根据知识的认识逻辑思维过程构建知识网络。思想品德课程介绍知识点都是根据学生认识问题的逻辑思维过程从“是什么”、“为什么”、“怎么样”这三方面来讲解。因此，在讲解很多知识点时，都可以从这种认识问题的逻辑思维过程来构建知识网络，从而让学生深入理解课本的内容。例如，在讲授三大基本国策的时候，我对第一框题“对外开放的基本国策”就让学生从“是什么”（对外开放的内涵）、“为什么”（为什么要对外开放）、“怎么样”（如何对外开放）这三大方面去思考和进行小组讨论。然后让学生再举一反三，如“计划生育的基本国策”、“保护环境的基本国策”都可以从这三个方面进行理解。 对于学生难以理解和接受的知识点，更应该从这三方面去和学生一起分析。如在讲授“投身精神文明建设”这一课时，学生普遍对这一课的内容感觉陌生、抽象，于是我让学生根据上述三个方面去分析课本的这两个框题。首先“是什么”：先进文化的含义是什么？内容包括什么？根本任务是什么？第二“为什么”：为什么要发展先进文化？为什么要把握好先进文化的发展方向？第三“怎么样”：如何建设先进文化？我们日常生活需要什么行动？

社交网络数据挖掘

中图分类号：TP274

学校代码：10252 学号：092400354上海理工大学硕士学位论文 基于社会网络的数据挖掘方法研究 姓名陆晓野 系别光电信息与计算机工程学院 专业计算机应用技术 研究方向数据挖掘 指导教师陈玮副教授 学位论文完成日期2011年12月

University of Shanghai for Science and Technology Master Dissertation Data Mining Method Based on Social Networks Name Lu Xiaoye Department School of Optical-Electrical and Computer Engineering Specialty Computer Application Technology Research Direction Data Mining Supervisor Associate Professor Chen Wei Complete Date December 2011

学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学位论文保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。允许论文被查阅和借阅。本人授权上海理工大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 学位论文作者签名： 指导教师签名： 年 月 日 年 月 日 保 密 年 □ 不保密 □

声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律责任由本人承担。 学位论文作者签名： 年月日

[教学设计]构建高中物理知识网络

[教学设计]构建高中物理知识网络构建高中物理知识网络，提高解题能力 银川唐徕回中冯国庆 高中物理，有其内在的科学体系，只有掌握了知识结构、建立了理论体系，才能深入地把握各个知识点并能运用它们去解决有关的实际问题。因此构建高中物理知识网络结构是提高解题能力的关键。 一、高中学生物理知识网络结构 纵向:力、电、光、原 横向:必修68个考点，选修3-4、3-5共有31各考点网络:现象、概念、规律、思想、方法 新考纲的整体框架和考点内容、能力要求、题型示例都没有太大变化，根据近三年的高考命题分析，理综试卷的物理部分试题仍然以高中物理的主干知识为主，即涉及到力学和电学的主要概念和规律。如牛顿运动定律、万有引力定律、动能定理、机械能守恒定律、电场与磁场、电路、电磁感应定律、带电粒子在电磁场中运动等。对选修的3-4、3-5的内容继续以选择题和计算题形式出现。在选择题中，

重点考查学生对物理知识和物理概念的理解，计算题重点考查学生分析和综合、运用数学知识解决物理问题的能力。实验题侧重考查仪器的使用和考纲中规定的某个实验的操作以及对实验原理的迁移和探究能力。近年来，高考物理试题难度较为稳定。 二、一轮复习构建高中物理知识网络的整体框架 一轮复习课上，把握各部分物理知识的重点、难点。应指导学生梳理知识，形成结构，总结规律形成方法。帮助学生弄清局部知识与教材整体内容的关系，每一知识点在 教材中的地位、作用和特点，掌握知识与知识之间、知识块与知识块之间内部的本质联系于区别。通过梳理，将过去分散和零乱的知识就能十分条理、系统化的有机联系在一起了，便于贮存在大脑中，有利于记忆，不易遗忘，目的在于使用时可以十分快捷的提取。重要的是要让学生写出本章小结，主要总结物理量、物理规律、物理方法、典型习题、存在问题。知识经过梳理后，使学生加深了对某些物理概念和物理规律的全面、深刻的理解，容易掌握它们的本质特征，便于学生发现和掌握获取知识的规律、方法和手段，为后续学习打下良好的知识基础和思维品质。构建高中物理知识网络的整体框架。 三、二轮复习要进一步构建高中物理知识网络，突出物理方法 二轮复习要从教与学的实际情况出发拟定专题复习内容，全面系统复习物理知识，注重物理基本概念和基本规律的落实，注重物理学科能力和思想方法的培养，注重对实验知识的复习，培养学生独立设计和完成实验的能力以及实验迁移能力，突出对学科主干知识和重点内容的复习，构建并完善知识结构网络和方法结构体系，以培养物理学科能力，提升知识综合能力、物理建模能力和理论联系实际能力。知识精讲构建物理知识结构体系和方法结构体系，精讲物理学科主干知识和重

构建高中物理知识网络

构建高中物理知识网络，提高解题能力 银川唐徕回中冯国庆 高中物理，有其内在的科学体系，只有掌握了知识结构、建立了理论体系，才能深入地把握各个知识点并能运用它们去解决有关的实际问题。因此构建高中物理知识网络结构是提高解题能力的关键。 一、高中学生物理知识网络结构 纵向：力、电、光、原 横向：必修68个考点，选修3-4、3-5共有31各考点 网络：现象、概念、规律、思想、方法 新考纲的整体框架和考点内容、能力要求、题型示例都没有太大变化，根据近三年的高考命题分析，理综试卷的物理部分试题仍然以高中物理的主干知识为主，即涉及到力学和电学的主要概念和规律。如牛顿运动定律、万有引力定律、动能定理、机械能守恒定律、电场与磁场、电路、电磁感应定律、带电粒子在电磁场中运动等。对选修的3-4、3-5的内容继续以选择题和计算题形式出现。在选择题中，重点考查学生对物理知识和物理概念的理解，计算题重点考查学生分析和综合、运用数学知识解决物理问题的能力。实验题侧重考查仪器的使用和考纲中规定的某个实验的操作以及对实验原理的迁移和探究能力。近年来，高考物理试题难度较为稳定。 二、一轮复习构建高中物理知识网络的整体框架 一轮复习课上，把握各部分物理知识的重点、难点。应指导学生梳理知识，形成结构，总结规律形成方法。帮助学生弄清局部知识与教材整体内容的关系，每一知识点在

教材中的地位、作用和特点，掌握知识与知识之间、知识块与知识块之间内部的本质联系于区别。通过梳理，将过去分散和零乱的知识就能十分条理、系统化的有机联系在一起了，便于贮存在大脑中，有利于记忆，不易遗忘，目的在于使用时可以十分快捷的提取。重要的是要让学生写出本章小结，主要总结物理量、物理规律、物理方法、典型习题、存在问题。知识经过梳理后，使学生加深了对某些物理概念和物理规律的全面、深刻的理解，容易掌握它们的本质特征，便于学生发现和掌握获取知识的规律、方法和手段，为后续学习打下良好的知识基础和思维品质。构建高中物理知识网络的整体框架。 三、二轮复习要进一步构建高中物理知识网络，突出物理方法 二轮复习要从教与学的实际情况出发拟定专题复习内容，全面系统复习物理知识，注重物理基本概念和基本规律的落实，注重物理学科能力和思想方法的培养，注重对实验知识的复习，培养学生独立设计和完成实验的能力以及实验迁移能力，突出对学科主干知识和重点内容的复习，构建并完善知识结构网络和方法结构体系，以培养物理学科能力，提升知识综合能力、物理建模能力和理论联系实际能力。知识精讲构建物理知识结构体系和方法结构体系，精讲物理学科主干知识和重点内容，突破重点，化解难点，排除疑点，重视热点，辨析误点，达到高效率复习物理知识的目的。精选典型例题，梳理思路，分析过程，点拨方法与技巧。 二轮复习要树立打通意识，把以往分散、独立、分割的知识或技能整合起来，找到它们的连接点，形成一个能够综合、创新的知能网络。可以某一关键的物理量或物理概念为中心，找出与之相联系的有关物理量或规律来构成知识板块。一般有物体的平衡、运动和力的关系、功和能、电磁学中的场、电磁学中的路、物理图像的意义和解题、如何审题等专题。 如：功和能专题以功和能量的转化与守恒为核心，它可以将整个高中物理各个部分中涉及到做功能量的知识点整合起来组成一个知识板块：功、功率、动能定理、机械能守恒定律、功能关系、重力做功、摩擦力做功、电场力作功、电流做功、安培力做功和核力做功。 再如力和运动，以力和初速度的方向变化为核心进行组建：将各种运动归类组合为一个专题。在电学中电路为一个专题等。这些以主干知识为核心来组建的专题，最大的优点是浓缩了物理知识，抓住了物理变化过程中的本质特点，为解决新情境下的物理问题提供了一些帮助。使学到的知识融会贯通。 概念与规律既是物理教学的核心，又是学生物理学习的起点。从核心着手贴近教学

Web数据挖掘综述

Web数据挖掘综述 摘要：过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源，因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍，并分析了Web数据挖掘的应用及发展趋势。 关键词：Web数据挖掘；分类；处理流程；常用技术；应用；发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言 近些年来，互联网技术的飞速发展，带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及，SNS、微博等Web2.0应用的快速发展，促进了互联网信息数量的急剧增长，信息资源前所未有的丰富。但同时，海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此，迫切需要找到这样的工具，能够从Web上快速有效地发现资源，发现隐含的规律性内容，提高在Web上检索信息、利用信息的效率，解决数据的应用问题，Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。 1.Web数据挖掘概念 Web数据挖掘，简称Web挖掘，是由Oren Etzioni在1996年首先提出来的[2]。Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它利用数据挖掘技术从与Web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及数据库技术、信息获取技术、统计学、机器学习和神经网络等多个研究领域的技术[3]。 2.Web数据挖掘分类 Web上包括三种类型数据：Web页面数据、Web结构数据和Web日志文件[4]。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘可以分为Web内容挖掘，Web结构挖掘，Web 使用挖掘三类。 2.1Web内容挖掘 Web内容挖掘是从文档内容或其描述中抽取有用信息的过程。Web内容挖掘有两种策略：直接挖掘文档的内容和在其他工具搜索的基础上进行改进。根据挖掘出来的数据可以将

社交网络数据挖掘方法研究

社交网络数据挖掘方法研究 对于现在的我们来说，网络应该是最熟悉的，它影响着我们生活得方方面面，通过网络进行社交活动也是现在网络的一个巨大的作用，各种各样的社交软件层出不穷，研究社交网络数据也变得越来越重要。巨大的数据量和复杂的数据形式导致研究社交网络数据挖掘方法存在许多困难。社交网络数据挖掘的第一步也是基础步骤就是数据分类。下文中研究的数据类型主要是数值型数据，这就大大减小了数据处理的难度，研究的内容是微博用户信息，通过常用的数据挖掘方法决策树算法，研究微博用户分类的有效的规则，得出用户分类信息。 1.1 研究背景 社交网络的发展和壮大使社交网络数据得到越来越多的关注，其价值也是毋庸置疑的，如何能利用这些信息帮助企业发展是目前研究的重点。与传统的网络形式相比，社交网络具有它独特的性质，首先，对于用户来说，他给用户更多的权限和自主性。这也就使得社交网络的数据更加的多样和复杂，内容也越来越丰满，社交网络还呈现出更加明显的群体特征，他会将具有相同特质的用户更紧密的来联系在一起。最最重要的特征是他传播信息的速度，这个速度是及时的，非常迅速，扩散范围特别的广，传统的研究方法与模型应用于社交网络数据时，推广率极低，错误率较高，传播速度低，所以创新数据挖掘方法是研究重点。在研究社交网络数据时，必须分析选择合适的挖掘方法。 目前，国内流行的社交软件有微博、微信、QQ、知乎等新兴APP，只微博就有腾讯、新浪、搜狐等几家公司，其中新浪微博是目前看来中国最具影响力的微博之一。新浪微博已经渗透到年轻人生活的点点滴滴之中，影响舆论，改变人们的思想方式，对人们产生的影响是不容小觑的。在对社交网络数据进行分析时，我们选择了新浪微博软件，因为新浪微博使用群体多，具有典型性，网站的点击量也是最大的，所以，选择微博用户信息进行研究挖掘，分析微博用户的信息数据，能得到更具有代表性和准确性的结论[1]。

生物复习中关于知识网络的构建

生物复习中关于知识网络的构建 摘要：知识网络是人们在学习和的所获得实践中知识在头脑中通 过多方位的联系所构成的开放性知识系统。本文介绍了在高三复习中 如何帮助学生构建知识网络，提高复习效率的一些做法。 关键词：高三生物复习知识网络知识网络复习法 在高三阶段，生物以复习为主，复习过程不是对高二解题内容的 简单重复，通过高二的学习，在学生对基础知识（概念、原理、法则、定律、过程、事实）掌握的前提下，我们教师在原有的基础上进行升华、深化，鼓励学生注重对知识知识的整理加工，达到优化重组，使 学生形成比较合理的高中知识网络，这是一种新的、科学的、高效的 复习策略。 一、什么是知识网络 知识网络是人们在学习和实践中所获得的知识在头脑中通过多维 度的直接联系所构成的开放性知识系统。一般认为，知识网络有三个 重要特点：谢鲁瓦系统的整体性。在网络中的知识不是一盘散沙，而 是一个相互间具有清晰逻辑关系的，其中的每个知识点都知识点有一 般而言的位置，从而使大脑对知识的提取、应用越发较为容易。二是 联系的多维性。即每个沟通交流知识点都可以通过不同的联线与其他 多个知识点相联系。三是网络的开放性。随着学习的不断加强，新的 知识源源不断地补充到原来的网络中，使网络当中的知识点不断增加，知识点间的联系更广泛、更优化。 学生在学习过程中会，把网路所学的知识构建成知识网络，将有 助于控制他们扎实地掌握各个知识点，有助于他们在解决问题时能快速、正确地提取到有关的知识，并有助于他们形成学科能力。因此， 我们在生物学教学过程中所，必须有意识地教给学生构建网络的方法，促使学生学会把所学专精的生物学概念、原理、规律、方法等知识按 一定的方法和程序构建成知识网络。

社交网络营销之七步建立你的网络营销社区(精)

社交网络营销之七步建立你的网络营销社区 何玺的读书笔记。在《社交网络营销 -构建您的专有数字化营销网络》一书中, 作者给我们介绍如何通过 7步创建网络营销社区的方法。 “前面我们已经证明了利用社交网络进行市场营销的重要性, 但它是否真的适合你和你的客户 ? 为了避免“建立社区,客户即来”的谬论,你需要事先做些功课,为你的社区打下一个稳定的基础,使之可以让对话持续下去。 我利用土星的例子进行说明。 首先假设土星在其特定目标客户群体的竞争上有四大竞争对手:丰田、现代、宝马迷您库伯和本田。在汽车制造业和商业惯例中,这些竞争者已经占有了一定比例的市场份额, 并且拥有一定数量的消费群体,土星不再是业界领导者。因此,土星公司的管理层要做的,是重新树立土星在行业中的领先地位, 并且其管理层打算向社交网络进行市场营销。我们通过以下 7个步骤帮助土星公司建立网络营销社区,开展市场营销活动。 步骤 1:观察 第一步,我们需要观察网络上与土星相关的新闻都有哪些。进入社会媒体和博客圈, 可以让你理解到社交网络中最具影响力的部分:最大的社区是什么 ? 人们在谈论什么 ? 相关的内容有哪些 ? 对于土星来说, 应当在整个博客圈里搜索对话, 这些对话可能来自于博客作者、分析师、汽车专栏作者以及客户。他们对公司、产品以及主 要的竞争者都作何评论 ? 哪个汽车品牌正越来越流行 ? 在数字世界里, 对话的焦点都有哪些 ? 步骤 2:招募

要塑造一个社区, 就必须形成一个核心群体, 使他们愿意谈论你的公司、产品,你正在研发的东西,以及未来的发展策略等。第二步是在第一步收集的信息基础上开展的研究——必须知道你的招募工作应该针对的目标。 步骤 3:评估平台 你应了解市场营销目标的最佳平台是什么 ? 是博客、声誉聚合器、电子社区,还是社交网络 ? 这是这其中几项的组合 ? 抑或四者兼有 ? 具有什么样的搜索工具 ? 与阅读相比, 你的观众是更喜欢聆听吗 ? 他们对看很多东西感兴趣吗 ? 他们希望全程都有问答环节吗 ? 他们想编辑内容吗 ? 他们想要评论和发表看法吗 ? 步骤 4:参与 参与的核心就是内容。你如何建立相关的内容, 使得人们能够参与其中,讨论并作出回应 ? 你如何建立一个集专业用户内容和企业用户内容为一体的社区来实现以上的目标 ? 这是使对话持续下去的关键所在。 (小贴士:学习网络推广就上推一把论坛 步骤 5:度量 尽管乍一看很简单,但实际上却十分困难。你需要度量什么 ? 什么与你的社区紧密相连 ? 什么是最相关的指标 ? 步骤 6:宣传 尽管有些网站不需要做很多的宣传工作 (例如 YouTube 或者 Flickr ,但是大部分网站需要。你的网络需要从众多的网站当中脱颖而出去 ; 需要利用社会媒体让人们讨论你的社区或者网站,这样他们才会再次光临,并下载内容量 ; 你需要一如既往地做广告。 步骤 7:提升

基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文

基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文

1 绪论 1.1 选题背景 社交网络，简称SNS（social network service），在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，互联网普及率为42.1%，较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示，社交网络应用持续呈现增长趋势，截止2012年12月，国内社交网络用户总数已达2.75亿，占到了全部网民人数的48.8%，增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点：其一微博用户持续增长，微博用户规模在2012年达到3.09亿，较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束，但年增幅仍能达到23.5%；其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点，截至2012年12月底，我国手机网民规模为4.2亿，较上年底增加约6440万人，网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%，随着手机智能化，相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上，为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素，正在全面融合到各类互联网应用中。一方面，2012年涌现出大批具备社交基因的新应用，包括图片社交、私密社交、购物分享等，尤其在移动互联网领域，由于手机天生的通讯功能，2012年许多热门移动应用都具备社交功能；另一方面，搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素，以丰富自身的功能、提升用户体验，创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下，传统的实名制社交网站也不断增加平台功能，在原

生物知识网络的构建

如何构建生物知识网络 周燕茹 在最后 100天的生物复习中，天津四中高级教师杨贵祝老师给同学们提出了六点建议，其中第一点他强调在知识梳理的过程中应注意发掘知识点之间的内在联系，把零散的知识以小专题的形式进行有机的整合，构建成立体的知识网络。 所谓知识网络就是指学习者把在学习过程中获得的知识，通过一定的方式联系起来，构成的一个学科知识体系。知识网络一般具有三个特点：第一，网络的整体性。在网络中的知识不是一盘散沙，而是一个相互间具有清晰逻辑关系的整体，其中的每个知识点都有特定的位置，从而使大脑对知识的提取、应用变得较为容易。第二，联系的多维性。即每个知识点都可以通过不同的联线与其他多个知识点相联系（如由叶绿体可联想到色素的种类、植物细胞特有的细胞器、光合作用的过程等），同时两个知识点之间也可以有多种联结方式（如叶绿体和线粒体，既可以通过“都含ＤＮＡ和ＲＮＡ”联结，也可以通过“都能产生ＡＴＰ”联结，或通过“具双层膜的结构”“有机物的合成和分解”等联结）。第三，网络的开放性。随着学习的不断深入，新的知识点可不断地进入到原来的网络中，知识点间的联系更广泛，使网络的内容更加丰富。 其实构建知识网络是一种常用的复习方法。通过知识网络的构建，可以加深对基础知识的理解和巩固，加强学科内知识的综合，建立较为系统的学科知识体系。同时也有利于提高学生疏理课本知识和分析归纳综合的能力。 那如何构建生物知识网络呢？方法是多样的。在许多教学辅导用书中也有归纳好的知识结构。但要将这些知识真正转化为自身的知识结构，就必须自己亲自参与知识网络构建。下面介绍几种常用的方法，供大家参考： 1．关键词辐射法 抓住一个关键词，然后围绕这个关键词进行多方位多角度的联系，使之形成由点到面的知识结构。例如，水的相关内容，就可用此方法来构建：

数据挖掘课程论文

中南林业科技大学 课程论文 院系理学院 专业信息与计算科学 课程名称数据挖掘 论文题目面向社会网络分析的数据挖掘方法 姓名王磊 学号20104255 指导教师孙玉荣 2013年10月

面向社会网络分析的数据挖掘方法 摘要 随着信息技术的发展，越来越多的社会关系数据被收集。如果能够有效地对它们进行分析，必将加深人们对社会学的理解，促进社会学的发展。但是数据量的增大同时对分析技术提出了巨大的挑战。如今社会网络的规模早已超出了原有分析手段的处理能力，必须借助更为有效的工具才能完成分析任务。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。社会网络分析又称为链接挖掘，是指用数据挖掘的方法处理社会网络中的关系数据。本文对数据挖掘和社会网络分析中的一些方法进行了介绍并对数据挖掘算法在社会网络分析的应用进行了概括。 关键词：设会网络分析；数据挖掘；链接挖掘

1.引言 传统的机器学习处理的社会学中的对象是单独的数据实例，这些数据实例往往可以用一个包含多个属性值的向量来表示，同时这些数据实例之间假设是统计上独立的。例如要训练一个疾病诊断系统，它的任务是诊断一个被试者是否患有某种传染病。传统的学习算法用一个向量来表示一个被试者，同时假设两个被试者之间的患病情况是相互独立的，即知道一个确诊病人对于诊断其他被试者是否患病不能提供任何帮助。直观经验告诉我们这种假设是不合理的。直到二十世纪30 年代，Jacob Moreno 和哈佛大学的一组研究人员分别提出了社会网络模型来分析社会学中的现象和问题。现代社会学主要研究现代社会的发展和社会中的组织性或者团体性行为。社会学家发现社会实体之间存在着相互的依赖和联系，并且这种联系对于每个社会实体有着重要的影响。基于这样的观察，他们通过网络模型来刻画社会实体之间的关系，并进一步用来分析社会关系之间的模式和隐含规律。为了更好的研究这个问题，他们试图用图结构来刻画这种社会网络结构。一个社会网络由很多节点（node）和连接这些节点的一种或多种特定的链接（link）所组成。节点往往表示了个人或团体，也即传统数据挖掘中的数据实例，链接则表示了他们之间存在的各种关系（relation），如朋友关系、亲属关系、贸易关系、性关系等。 由于数据收集方式的限制，早期的社会网络局限于一个小的团体之内，往往仅包含几十个结点。借助于图论和概率统计的知识，人工处理可以从中分析出一些简单的性质和模式。但是，随着现代的通信技术的发展，越来越多的数据被收集和整合在一起，建立一个大的社会网络成为可能。例如，可以通过电子邮件的日志来建立使用者之间的联系网络，或者通过网络日志及网络通讯录等方式将用户提交的联系人信息建立社会网络。所以，现在的社会网络规模比早期网络庞大，通常包含几千或者几万的结点，甚至有多达百万个结点的网络。面对这样庞大复杂的网络，简单的数学知识和原始的人工处理已经不可能进行有效的分析。数据挖掘是从巨量数据中发现有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘就是为了解决当今拥有大量数据，但缺乏有效分析手段的